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Storm被业界称为实时版Hadoop。随着越来越多的场景对Hadoop的MapReduce高延迟无法容忍，以及大数据实时处理解决方案的应用日趋广泛，目前已是分布式技术领域最新爆发点，而Storm更是流计算技术中的佼佼者和主流。
1Q：为什么这么多人用Spark而不用Storm？
A：Storm和Spark Streaming都是分布式流处理的开源框架。区别如下：
1、处理延时和吞吐量
Storm处理的是每次传入的一个事件，Spark Streaming是处理某个时间段窗口内的事件流，Storm处理一个事件可以达到秒内的延迟，而Spark Streaming则有几秒钟的延迟。因此，Spark Streaming比Storm的延时更长，但是吞吐量比Storm大。
2、容错、数据保证
Spark Streaming在容错方面提供了对状态计算的更好的支持。在Storm中，任一条单独的记录在经过系统时必须可以被追踪到，所以Storm仅保证所有记录都会至少处理一次，但是从错误中恢复过来时允许出现重复记录。这意味着可变状态有可能被错误的更新两次。
3、支持的API
Storm（由Closure语言开发的）支持JAVA编程，Spark支持Scala编程，也支持java开发。
如果需要秒内的延迟，Storm是一个不错的选择，而且没有数据丢失。如果需要有状态的计算，而且要完全保证每个事件只被处理一次，Spark Streaming则更好。Spark Streaming编程逻辑也可能更容易，因为它类似于批处理程序(Hadoop)，特别是在你使用批次(尽管是很小的)时。
2Q：在一台机器上安装Storm客户端，这台客户端会变成一台Supervisor吗？ 客户端与Storm集群是什么关系？因为看yaml配置里只配了nimbus，而没有说明哪台是Supervisor，是不是就是默认有这样配置的都是Supervisor呢？
A：yaml是Storm配置，除去配置的nimbus角色，所有机器，只要选择启动supervisor，就可以作为supervisor，安装客户端成功后，角色是根据是否启动角色选项决定的。
3Q：这两天一直在玩storm，在本地运行起来了，可是一旦切换到集群环境，所有的写操作都无法完成，无论是通过socket还是文件读写还是数据库读写，到最后提交到集群后，运行起来都会出现
filename not matched: resources/** kill 10936: 没有那个进程
这样的错误，我知道提交到集群环境后由于写操作不在一个节点上了，所以难免会出现问题，那么，Storm最后的数据应该怎样保存下来呢？
A：Storm数据保存有很多种方式，可以保存MySQL，保存HBase都可以；这个需要自己编写bolt来做实现；或者通过相关的插件做实现。
4Q：Storm启动出现错误，错误描述为：org.apache.storm.utils.NimbusLeaderNotFoundException: Could not find leader nimbus from seed hosts ["192.168.226.13"]. Did you specify a valid list of nimbus hosts for config nimbus.seeds?
这如何解决？
A：出现这种错误有两种情况：
第一种情况：在storm的配置文件中配置一下nimbus.seeds: ["localhost"]。（如果确保这个配置没有问题，可以进行第二种情况的修改了）。
第二种情况：在zookeeper中找到/storm节点，使用rmr将storm节点删除，即可恢复正常。
5Q：Storm 怎么处理重复的tuple？
A：因为Storm 要保证tuple 的可靠处理，当tuple 处理失败或者超时的时候，spout 会fail并重新发送该tuple，那么就会有tuple 重复计算的问题。这个问题是很难解决的，storm也没有提供机制帮助你解决。不过也有一些可行的策略：
（1）不处理，这也算是种策略。因为实时计算通常并不要求很高的精确度，后
续的批处理计算会更正实时计算的误差。
（2）使用第三方集中存储来过滤，比如利用MySQL、MemCached 或者Redis 根据逻辑主键来去重。
（3）使用bloom filter 做过滤，简单高效。
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